CATEGORÍA

Métricas de calidad, análisis de datos y QA

NIVEL, IDIOMA

General, Español

INTRODUCCIÓN

Vivimos en el mundo de Big Data: quien tiene acceso y utiliza los datos para tomar decisiones, tiene una ventaja competitiva sobre los demás. Y esto aplica también en el mundo de la calidad. Los equipos de ingeniería hoy en día generan muchos datos con su actividad, en varias herramientas: JIRA, Jenkins, GitHub, AWS, Datadog, Cypress, etc. Para saber donde mejorar y poder convencer a los demás de que alguna mejora se tendrá que hacer ya, se debería empezar por una conversación apoyada con datos.  

Aunque existen en el mercado plugins o herramientas que nos pueden ayudar a visualizar algunos de estos datos rápidamente, cuando queremos entender algunos aspectos más en detalle, se nos quedan cortas. Muchas no tienen la capacidad de correlacionar la información de varias herramientas, nos facilitan el acceso a una información demasiado básica o simplemente nos sale del presupuesto. Por esto, saber manejar las herramientas más comunes de hoy en día para análisis de datos puede ser el AS bajo la manga para un profesional del mundo de la calidad.

CONTENIDO

En esta masterclass, Andrei Danilov repasará las funciones más comunes de las librerías de python más utilizadas en el mundo del análisis de datos, para cargar, modelar y transformar los datos de entrada. Explicará las diferentes maneras de visualizar los datos, una vez procesados. Todos los conceptos explicados se pondrán en práctica a través de una serie de ejercicios prácticos y/o un case study.  

APRENDERÁS

Tras haber participado en esta masterclass, obtendrás la base para empezar realizar análisis de datos utilizando las librerías más conocidas del ecosistema python: pandas, numpy, matplotlib y seaborn, y te familiarizaras con el entorno Google Colab.  

GRUPO DESTINO

Profesionales interesados en métricas de calidad y análisis de datos de test

PREREQUISITOS

Para la clase necesitarás un ordenador, internet, una cuenta de Google y acceso a Google Colab (gratuito). Y, obviamente, ganas de hackear y picar un poco de python.

Andrei Danilov